[发明专利]一种基于卷积神经模糊网络的简笔画识别方法在审
| 申请号： | 202010087741.3 | 申请日： | 2020-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN111325251A | 公开（公告）日： | 2020-06-23 |
| 发明（设计）人： | 唐瑜祺;孙为军;邱耀儒 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 李庆伟 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 为了解决现有技术简笔画识别准确率低的问题，本发明提出了一种基于卷积神经模糊网络的简笔画识别方法，将输入数据在模糊卷积层进行模糊处理，通过模糊隶属度函数计算每个输入节点对一个特定模糊集的隶属度，得到含有模糊逻辑的特征；再将该含有模糊逻辑的特征输入全连接层构中进行分类，最终识输入数据对应的简笔画。本发明提出的基于卷积神经模糊网络的识别方法能够很好的克服现有的识别方法识别准确率低的问题，有效提高识别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经 模糊 网络 简笔画 识别 方法 | ||
【主权项】：
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